定位方法、设备、存储介质及程序产品技术

技术编号:43097962 阅读:11 留言:0更新日期:2024-10-26 09:43
本申请公开了一种定位方法、设备、存储介质及程序产品,电子设备可以获取车辆的卫星导航定位数据;在卫星导航定位数据的定位质量不符合预设质量条件的情况下,对卫星导航定位数据进行特征提取处理,得到卫星导航定位数据的特征信息;根据训练后的神经网络模型对特征信息进行噪声预测处理,得到噪声矩阵信息;基于预设滤波器对惯性导航定位数据、噪声矩阵信息以及卫星导航定位数据进行融合处理,得到车辆的第一定位结果,从而能够有效提升定位的精度和稳定性。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及定位,尤其涉及一种定位方法、设备、存储介质及程序产品


技术介绍

1、全球卫星定位导航系统(global navigation satellite system,gnss)具有较高的定位精度,但是需要至少四颗卫星才能定位;在不同的应用场景,例如城市峡谷、林荫道路、高架下方等场景下,易受到遮挡,从而会表现出一定的不连续和不稳定性,影响定位的精度和效果;可见,如何提升定位精度和稳定性是目前亟待解决的技术问题。


技术实现思路

1、本申请实施例提供了一种定位方法、设备、存储介质及程序产品,能够有效提升定位的精度和稳定性。

2、本申请实施例的技术方案是这样实现的:

3、第一方面,本申请实施例提供了一种定位方法,所述方法包括:

4、获取车辆的卫星导航定位数据;

5、在所述卫星导航定位数据的定位质量不符合预设质量条件的情况下,对所述卫星导航定位数据进行特征提取处理,得到所述卫星导航定位数据的特征信息;

6、根据训练后的神经网络模型对所述特征信息进行噪声预本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种定位方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的定位方法,其特征在于,所述对所述卫星导航定位数据进行特征提取处理,得到所述卫星导航定位数据的特征信息,包括:

3.根据权利要求1所述的定位方法,其特征在于,所述根据训练后的神经网络模型对所述特征信息进行噪声预测处理,得到噪声矩阵信息之前,所述方法还包括:

4.根据权利要求3所述的定位方法,其特征在于,所述初始神经网络模型包括多头注意力层;所述将第一训练数据输入初始神经网络模型进行前向传播,得到第一噪声矩阵,包括:

5.根据权利要求1所述的定位方法,其特征在于,所述获取车辆...

【技术特征摘要】

1.一种定位方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的定位方法,其特征在于,所述对所述卫星导航定位数据进行特征提取处理,得到所述卫星导航定位数据的特征信息,包括:

3.根据权利要求1所述的定位方法,其特征在于,所述根据训练后的神经网络模型对所述特征信息进行噪声预测处理,得到噪声矩阵信息之前,所述方法还包括:

4.根据权利要求3所述的定位方法,其特征在于,所述初始神经网络模型包括多头注意力层;所述将第一训练数据输入初始神经网络模型进行前向传播,得到第一噪声矩阵,包括:

5.根据权利要求1所述的定位方法,其特征在于,所述获取车辆的卫星导航定位数据之后,所述方法还包括:

6.根据权利要求1至4任一项所述的定位方法,其特征在于,所述在所述卫星导航定位数据的定位质量不符合预设质量条...

【专利技术属性】
技术研发人员:刘月张也熊陈龙刘廷袁月
申请(专利权)人:中移上海信息通信科技有限公司
类型:发明
国别省市:

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